Мнение Программного комитета о докладе
Доклад про то, как простой алгоритм стал решать сложные задачи. Рекомендую всем, кто интересуется машиным обучением.
Генетический алгоритм для оптимизации режимов работ скважин
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Начинающие ML-разработчики и инженеры из области моделирования процессов нефтедобычи, backend-разработчики.
Тезисы
В своем докладе сделаю обзор на разработанный компанией «Газпромнефть – Цифровые решения» сервис для проведения групповой оптимизации режимов работ скважин. В основе решения — генетический алгоритм, относящийся к категории методов машинного обучения с подкреплением.
Генетический алгоритм — эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путем случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.
Расскажу о гипотезах и идеях, предшествующих созданию данного решения; о принципе действия алгоритма, его особенностях, преимуществах и недостатках; о формализации исходной задачи в терминах генетического алгоритма, оптимизации скважин с учетом их взаимовлияния по наземной сети сбора; о сложностях, возникших в процессе реализации решения, о результатах апробации, выводах и дальнейших планах.
Ведущий специалист по разработке (Python).
Выпускник магистерской программы "Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи", СПбПУ, 2022.
Увлекается backend-разработкой и машинным обучением.
«Газпромнефть – Цифровые решения»
«Газпромнефть – Цифровые решения» — корпоративный интегратор компетенции по цифровому развитию «Газпром нефти».
Компания включена Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ в реестр аккредитованных организаций, осуществляющих деятельность в области информационных технологий.
Видео
Другие доклады секции
Искусственный интеллект
